Sie können ein Gemini-Modell bitten, Dokumentdateien (z. B. PDFs und Nur-Text-Dateien) zu analysieren, die Sie entweder inline (base64-codiert) oder über eine URL bereitstellen. Wenn Sie Firebase AI Logic verwenden, können Sie diese Anfrage direkt über Ihre App stellen.
Mit dieser Funktion haben Sie beispielsweise folgende Möglichkeiten:
- Diagramme, Grafiken und Tabellen in Dokumenten analysieren
- Informationen in strukturierte Ausgabeformate extrahieren
- Fragen zu visuellen und textlichen Inhalten in Dokumenten beantworten
- Dokumente zusammenfassen
- Dokumentinhalte transkribieren, z. B. in HTML, wobei Layouts und Formatierung beibehalten werden, zur Verwendung in nachgelagerten Anwendungen (z. B. in RAG-Pipelines)
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Hinweis
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Falls noch nicht geschehen, folgen Sie dem Startleitfaden. Darin wird beschrieben, wie Sie Ihr Firebase-Projekt einrichten, Ihre App mit Firebase verbinden, das SDK hinzufügen, den Backend-Dienst für den ausgewählten Gemini API-Anbieter initialisieren und eine GenerativeModel
-Instanz erstellen.
Zum Testen und Iterieren von Prompts und zum Generieren von Code-Snippets empfehlen wir die Verwendung von Google AI Studio.
Text aus PDF-Dateien (Base64-codiert) generieren
Bevor Sie dieses Beispiel ausprobieren, müssen Sie den Abschnitt Vorbereitung in diesem Leitfaden durcharbeiten, um Ihr Projekt und Ihre App einzurichten. In diesem Abschnitt klicken Sie auch auf eine Schaltfläche für den von Ihnen ausgewählten Gemini API-Anbieter, damit auf dieser Seite anbieterspezifische Inhalte angezeigt werden. |
Sie können ein Gemini-Modell bitten, Text zu generieren, indem Sie Prompts mit Text und PDFs erstellen. Geben Sie dazu für jede Eingabedatei den mimeType
-Wert und die Datei selbst an. Anforderungen und Empfehlungen für Eingabedateien finden Sie weiter unten auf dieser Seite.
Swift
Sie können generateContent()
aufrufen, um Text aus multimodalen Eingaben von Text und PDFs zu generieren.
import FirebaseAI
// Initialize the Gemini Developer API backend service
let ai = FirebaseAI.firebaseAI(backend: .googleAI())
// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
let model = ai.generativeModel(modelName: "gemini-2.5-flash")
// Provide the PDF as `Data` with the appropriate MIME type
let pdf = try InlineDataPart(data: Data(contentsOf: pdfURL), mimeType: "application/pdf")
// Provide a text prompt to include with the PDF file
let prompt = "Summarize the important results in this report."
// To generate text output, call `generateContent` with the PDF file and text prompt
let response = try await model.generateContent(pdf, prompt)
// Print the generated text, handling the case where it might be nil
print(response.text ?? "No text in response.")
Kotlin
Sie können generateContent()
aufrufen, um Text aus multimodalen Eingaben von Text und PDFs zu generieren.
// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
val model = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.googleAI())
.generativeModel("gemini-2.5-flash")
val contentResolver = applicationContext.contentResolver
// Provide the URI for the PDF file you want to send to the model
val inputStream = contentResolver.openInputStream(pdfUri)
if (inputStream != null) { // Check if the PDF file loaded successfully
inputStream.use { stream ->
// Provide a prompt that includes the PDF file specified above and text
val prompt = content {
inlineData(
bytes = stream.readBytes(),
mimeType = "application/pdf" // Specify the appropriate PDF file MIME type
)
text("Summarize the important results in this report.")
}
// To generate text output, call `generateContent` with the prompt
val response = generativeModel.generateContent(prompt)
// Log the generated text, handling the case where it might be null
Log.d(TAG, response.text ?: "")
}
} else {
Log.e(TAG, "Error getting input stream for file.")
// Handle the error appropriately
}
Java
Sie können generateContent()
aufrufen, um Text aus multimodalen Eingaben von Text und PDFs zu generieren.
ListenableFuture
zurück.
// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
GenerativeModel ai = FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.googleAI())
.generativeModel("gemini-2.5-flash");
// Use the GenerativeModelFutures Java compatibility layer which offers
// support for ListenableFuture and Publisher APIs
GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(ai);
ContentResolver resolver = getApplicationContext().getContentResolver();
// Provide the URI for the PDF file you want to send to the model
try (InputStream stream = resolver.openInputStream(pdfUri)) {
if (stream != null) {
byte[] audioBytes = stream.readAllBytes();
stream.close();
// Provide a prompt that includes the PDF file specified above and text
Content prompt = new Content.Builder()
.addInlineData(audioBytes, "application/pdf") // Specify the appropriate PDF file MIME type
.addText("Summarize the important results in this report.")
.build();
// To generate text output, call `generateContent` with the prompt
ListenableFuture<GenerateContentResponse> response = model.generateContent(prompt);
Futures.addCallback(response, new FutureCallback<GenerateContentResponse>() {
@Override
public void onSuccess(GenerateContentResponse result) {
String text = result.getText();
Log.d(TAG, (text == null) ? "" : text);
}
@Override
public void onFailure(Throwable t) {
Log.e(TAG, "Failed to generate a response", t);
}
}, executor);
} else {
Log.e(TAG, "Error getting input stream for file.");
// Handle the error appropriately
}
} catch (IOException e) {
Log.e(TAG, "Failed to read the pdf file", e);
} catch (URISyntaxException e) {
Log.e(TAG, "Invalid pdf file", e);
}
Web
Sie können generateContent()
aufrufen, um Text aus multimodalen Eingaben von Text und PDFs zu generieren.
import { initializeApp } from "firebase/app";
import { getAI, getGenerativeModel, GoogleAIBackend } from "firebase/ai";
// TODO(developer) Replace the following with your app's Firebase configuration
// See: https://firebase.google.com/docs/web/learn-more#config-object
const firebaseConfig = {
// ...
};
// Initialize FirebaseApp
const firebaseApp = initializeApp(firebaseConfig);
// Initialize the Gemini Developer API backend service
const ai = getAI(firebaseApp, { backend: new GoogleAIBackend() });
// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
const model = getGenerativeModel(ai, { model: "gemini-2.5-flash" });
// Converts a File object to a Part object.
async function fileToGenerativePart(file) {
const base64EncodedDataPromise = new Promise((resolve) => {
const reader = new FileReader();
reader.onloadend = () => resolve(reader.result.split(','));
reader.readAsDataURL(file);
});
return {
inlineData: { data: await base64EncodedDataPromise, mimeType: file.type },
};
}
async function run() {
// Provide a text prompt to include with the PDF file
const prompt = "Summarize the important results in this report.";
// Prepare PDF file for input
const fileInputEl = document.querySelector("input[type=file]");
const pdfPart = await fileToGenerativePart(fileInputEl.files);
// To generate text output, call `generateContent` with the text and PDF file
const result = await model.generateContent([prompt, pdfPart]);
// Log the generated text, handling the case where it might be undefined
console.log(result.response.text() ?? "No text in response.");
}
run();
Dart
Sie können generateContent()
aufrufen, um Text aus multimodalen Eingaben von Text und PDFs zu generieren.
import 'package:firebase_ai/firebase_ai.dart';
import 'package:firebase_core/firebase_core.dart';
import 'firebase_options.dart';
// Initialize FirebaseApp
await Firebase.initializeApp(
options: DefaultFirebaseOptions.currentPlatform,
);
// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
final model =
FirebaseAI.googleAI().generativeModel(model: 'gemini-2.5-flash');
// Provide a text prompt to include with the PDF file
final prompt = TextPart("Summarize the important results in this report.");
// Prepare the PDF file for input
final doc = await File('document0.pdf').readAsBytes();
// Provide the PDF file as `Data` with the appropriate PDF file MIME type
final docPart = InlineDataPart('application/pdf', doc);
// To generate text output, call `generateContent` with the text and PDF file
final response = await model.generateContent([
Content.multi([prompt,docPart])
]);
// Print the generated text
print(response.text);
Einheit
Sie können GenerateContentAsync()
aufrufen, um Text aus multimodalen Eingaben von Text und PDFs zu generieren.
using Firebase;
using Firebase.AI;
// Initialize the Gemini Developer API backend service
var ai = FirebaseAI.GetInstance(FirebaseAI.Backend.GoogleAI());
// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
var model = ai.GetGenerativeModel(modelName: "gemini-2.5-flash");
// Provide a text prompt to include with the PDF file
var prompt = ModelContent.Text("Summarize the important results in this report.");
// Provide the PDF file as `data` with the appropriate PDF file MIME type
var doc = ModelContent.InlineData("application/pdf",
System.IO.File.ReadAllBytes(System.IO.Path.Combine(
UnityEngine.Application.streamingAssetsPath, "document0.pdf")));
// To generate text output, call `GenerateContentAsync` with the text and PDF file
var response = await model.GenerateContentAsync(new [] { prompt, doc });
// Print the generated text
UnityEngine.Debug.Log(response.Text ?? "No text in response.");
Hier erfahren Sie, wie Sie ein Modell auswählen, der für Ihren Anwendungsfall und Ihre App geeignet ist.
Antwort streamen
Bevor Sie dieses Beispiel ausprobieren, müssen Sie den Abschnitt Vorbereitung in diesem Leitfaden durcharbeiten, um Ihr Projekt und Ihre App einzurichten. In diesem Abschnitt klicken Sie auch auf eine Schaltfläche für den von Ihnen ausgewählten Gemini API-Anbieter, damit auf dieser Seite anbieterspezifische Inhalte angezeigt werden. |
Sie können schnellere Interaktionen erzielen, indem Sie nicht auf das gesamte Ergebnis der Modellgenerierung warten, sondern stattdessen Streaming verwenden, um Teilergebnisse zu verarbeiten.
Rufen Sie generateContentStream
auf, um die Antwort zu streamen.
Anforderungen und Empfehlungen für Eingabedokumente
Eine als Inline-Daten bereitgestellte Datei wird während der Übertragung in Base64 codiert, wodurch die Größe der Anfrage zunimmt. Sie erhalten einen HTTP 413-Fehler, wenn eine Anfrage zu groß ist.
Unter „Unterstützte Eingabedateien und Anforderungen für die Vertex AI Gemini API“ finden Sie ausführliche Informationen zu Folgendem:
- Verschiedene Optionen zum Bereitstellen einer Datei in einer Anfrage (entweder inline oder über die URL oder den URI der Datei)
- Anforderungen und Best Practices für Dokumentdateien
Unterstützte Video-MIME-Typen
Gemini-Multimodal-Modelle unterstützen die folgenden MIME-Dokumenttypen:
MIME-Typ für das Dokument | Gemini 2.0 Flash | Gemini 2.0 Flash‑Lite |
---|---|---|
PDF – application/pdf |
||
Text - text/plain |
Limits pro Anfrage
PDFs werden als Bilder behandelt, sodass eine einzelne Seite einer PDF-Datei als ein einzelnes Bild behandelt wird. Die Anzahl der Seiten in einem Prompt ist auf die Anzahl der Bilder beschränkt, die das Modell unterstützen kann:
- Gemini 2.0 Flash und Gemini 2.0 Flash‑Lite:
- Maximale Anzahl an Dateien pro Anfrage: 3.000
- Maximale Seitenzahl pro Datei: 1.000
- Maximale Größe pro Datei: 50 MB
Was kannst du sonst noch tun?
- Informationen zum Zählen von Tokens, bevor Sie lange Prompts an das Modell senden.
- Cloud Storage for Firebase einrichten, damit Sie große Dateien in Ihre multimodalen Anfragen einbeziehen können und eine besser verwaltete Lösung zum Bereitstellen von Dateien in Prompts haben. Dateien können Bilder, PDFs, Videos und Audioinhalte enthalten.
-
Beginnen Sie mit der Vorbereitung auf die Produktion (siehe Checkliste für die Produktion), einschließlich:
- Firebase App Check einrichten, um die Gemini API vor Missbrauch durch nicht autorisierte Clients zu schützen.
- Firebase Remote Config einbinden, um Werte in Ihrer App (z. B. den Modellnamen) zu aktualisieren, ohne eine neue App-Version zu veröffentlichen.
Andere Funktionen ausprobieren
- Wechselseitige Unterhaltungen (Chat) erstellen
- Text aus reinen Text-Prompts generieren
- Strukturierte Ausgabe (z. B. JSON) aus Text- und multimodalen Prompts generieren.
- Bilder aus Text-Prompts generieren (Gemini oder Imagen).
- Verwenden Sie Funktionsaufrufe, um generative Modelle mit externen Systemen und Informationen zu verbinden.
Informationen zum Steuern der Inhaltserstellung
- Prompt-Design – Best Practices, Strategien und Beispiel-Prompts
- Modellparameter konfigurieren, z. B. Temperatur und maximale Ausgabetokens (für Gemini) oder Seitenverhältnis und Personengenerierung (für Imagen).
- Mit Sicherheitseinstellungen verwenden können Sie die Wahrscheinlichkeit anpassen, Antworten zu erhalten, die als schädlich eingestuft werden könnten.
Weitere Informationen zu den unterstützten Modellen
Informationen zu den für verschiedene Anwendungsfälle verfügbaren Modellen sowie zu ihren Kontingenten und PreisenFeedback zu Firebase AI Logic geben